基于Cookie的数字标签的制作与应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 什么是Cookie | 第10-11页 |
| 1.3 数据挖掘与Web数据挖掘概述 | 第11-17页 |
| 1.3.1 数据挖掘概述 | 第11-13页 |
| 1.3.2 关联规则算法简介 | 第13-14页 |
| 1.3.3 Web挖掘的概念及其应用 | 第14-17页 |
| 1.4 Web挖掘的研究现状及主要问题 | 第17-19页 |
| 1.4.1 Web挖掘的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4.2 Web挖掘主要问题 | 第18-19页 |
| 1.5 本文的主要内容与组织结构 | 第19-21页 |
| 1.5.1 本文的主要内容 | 第19-20页 |
| 1.5.2 本文的组织结构 | 第20-21页 |
| 2 基于Cookie的数字标签制作的系统框架设计 | 第21-28页 |
| 2.1 需求分析 | 第21-22页 |
| 2.2 系统结构设计 | 第22-24页 |
| 2.3 系统采用的关键技术 | 第24页 |
| 2.4 系统流程设计 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 Web日志数据的自动化抽取以及数据清洗 | 第28-42页 |
| 3.1 Web日志数据介绍 | 第28-31页 |
| 3.2 Web日志的自动化抽取 | 第31-39页 |
| 3.2.1 数据包捕获 | 第31-32页 |
| 3.2.2 数据包解析 | 第32-35页 |
| 3.2.3 落入日志 | 第35-36页 |
| 3.2.4 功能模块化 | 第36-39页 |
| 3.3 数据清洗 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 关联规则算法介绍与应用 | 第42-47页 |
| 4.1 关联规则挖掘 | 第42页 |
| 4.1.1 关联规则挖掘的提出 | 第42页 |
| 4.1.2 关联规则的挖掘过程 | 第42页 |
| 4.2 经典的Apriori算法介绍 | 第42-44页 |
| 4.2.1 Apriori算法思想 | 第42-43页 |
| 4.2.2 Apriori算法实现过程 | 第43-44页 |
| 4.3 Apriori算法在本次研究中的应用 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 数字标签的制作及挖掘结果分析 | 第47-50页 |
| 5.1 数字标签的制作 | 第47-48页 |
| 5.2 挖掘结果分析 | 第48-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 6 结论 | 第50-53页 |
| 6.1 本文总结 | 第50页 |
| 6.2 未来研究工作展望 | 第50-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 | 第56-95页 |
